ultralytics/ultralytics事前学習済みのYOLOモデルとPython/CLI APIを使用して、物体検出、セグメンテーション、分類、姿勢推定、追跡を行うためのディープラーニングフレームワーク。
Ultralytics は、コンピュータビジョンと AI における長年の基礎研究に基づいて構築された、最先端（SOTA）の YOLO モデルを開発しています。性能と柔軟性のために常に更新され続ける当社のモデルは、高速で高精度、そして使いやすいのが特長です。これらのモデルは、物体検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、深度推定、画像分類、姿勢推定、指向性物体検出タスクに優れており、検出したオブジェクトを動画フレーム間で追跡することもできます。
詳細なドキュメントは Ultralytics Docs をご覧ください。サポートは GitHub Issues から受け付けています。Discord、Reddit、Ultralytics Community Forums でディスカッションにご参加ください！
商用利用のためのエンタープライズライセンスは Ultralytics Licensing でお申し込みいただけます。
クイックスタートのインストール方法と使用例については以下をご覧ください。トレーニング、検証、予測、デプロイに関する包括的なガイダンスについては、完全な Ultralytics Docs を参照してください。
Python>=3.8 環境で PyTorch>=1.8 を使用し、すべての要件を含む ultralytics パッケージをインストールします。
その他のインストール方法（[Conda](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics)、[Docker](https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics)、Git を使用したソースからのビルドなど）については、[クイックスタートガイド](https://docs.ultralytics.com/quickstart)を参照してください。